通过对多种 LLM 的提示效果进行对比分析,企业能够快速找到最适合其应用场景的模型配置,从而提高模型响应的效率和可靠性。 针对复杂应用场景,LLMOps 支持 LLM 链接(LLM Chaining),通过管理链式调用,将复杂任务分解为多个可控的步骤。一个 LLM 的输出可以直接作为下一个 LLM 的输入,从而实现复杂问题的分步解决。这一功...
通过对多种 LLM 的提示效果进行对比分析,企业能够快速找到最适合其应用场景的模型配置,从而提高模型响应的效率和可靠性。 针对复杂应用场景,LLMOps 支持 LLM 链接(LLM Chaining),通过管理链式调用,将复杂任务分解为多个可控的步骤。一个 LLM 的输出可以直接作为下一个 LLM 的输入,从而实现复杂问题的分步解决。这一功...
链(Chain):将 LLM 与其他组件相结合 LangChain 中的 Chaining 简单描述了将 LLM 与其他组件相结合以创建应用程序的过程。一些例子是: 将LLM 与提示模板相结合(参见本节) 通过将第一个 LLM 的输出作为第二个 LLM 的输入来顺序组合多个 LLM(请参阅本节) 将LLM 与外部数据相结合,例如,用于问答(参见索引) 将...
链条:将LLMs与其他组件结合 Chaining in LangChain simply describes the process of combining LLMs with other components to create an application. Some examples are: 在LangChain中,链接(Chaining)简单地描述了将LLMs与其他组件组合以创建应用程序的过程。一些例子包括: Combining LLMs with prompt templates (s...
LangChain是一个旨在促进llm与应用程序集成的框架。它广泛支持包括Ollama在内的各种聊天模型,并为链式(chaining)操作提供了一种表达语言( LangChain Expression Language )。将Ollama和Langchain整合集成需要安装Langchain及其依赖。 可以使用下面的命令直接完成 ...
LLM的这种Daisy-chaining，即一个模型的输出作为另一个模型的输入，是一种常见的设计，开发者会考虑到不同模型的组合性，并为更多应用创造可能性。问答功能可以改善客户服务和客户支持结果，帮助总结工作内容，或使销售团队更加高效。相关应用：Google 搜索、Bing 搜索 – 这两个搜索都会定期尝试在搜索结果列表的顶部...
Prompt Chaining (提示词链):将两个或多个提示词模板连续使用。第一个提示词模板生成的输出被用来参数化第二个模板,依此类推,直到所有模板都用完。 Prompting Technique (提示词技术):描述如何构建提示词、提示词序列或多个提示词动态序列的蓝图。提示词技术可以包含条件或分支逻辑、并行性或跨越多个提示词的其他架构...
Prompt Chaining:将任务分解为一系列步骤,每个大型语言模型(LLM)调用处理前一个调用的输出,可以在任何中间步骤添加程序检查确保结果符合预期; Routing:将任务进行分类并指向下游任务,如将不同类型的客户服务查询(一般问题、退款请求、技术支持)引导至不同的下游流程、提示和工具。将简单/常见问题路由到较小的模型,而将...
llm ai gpt3 chain prompt prompt engineering chatgpt machine learning ml openai embeddings vectorstores jacoblee93 •0.3.42•12 days ago•465dependents•MITpublished version0.3.42,12 days ago465dependentslicensed under $MIT 3,644,923 ...
To characterize opportunities for LLM chaining, we survey 107 papers across the crowdsourcing and chaining literature to construct a design space for chain development. The design space covers a designer's objectives and the tactics used to build workflows. We then surfa...